Preferred Networksは12月12日、深層学習（ディープラーニング）の学習フェーズに特化した専用チップ「MN-Core」（エムエヌ・コア）を発表した。東京ビッグサイトで開催中の「SEMICON Japan 2018」で展示している。 「MN-Core」。製造プロセスは12ナノメートル、消費電力は500ワット（予測値） 深層学習の特徴である行列演算に特化したチップ。ピーク性能は32.8T FLOPS（倍精度）、131T FLOPS（単精度）、524T FLOPS（半精度）。電力性能（消費電力あ
Googleがエッジコンピューティング分野に乗り出す。クラウドと人工知能（AI）を組み合わせるもので、機械学習向け専用チップに代表されるハードウェアの取り組みを拡大する動きととらえることもできる。「エッジコンピューティングの流れを変えるゲームチェンジャー」と同社幹部は述べている。 サンフランシスコで開催中の年次イベント「Google Cloud Next 2018」で発表された。エッジコンピューティングの取り組みは、2018年に発表したIoTサービス「Cloud IoT Core」を補完するものとなる。C
